| 专利号 | 2024114258296 | 申请日 | 2024-10-14 | 专利名称 | 基于超图卷积无监督跨模态检索方法、系统、介质及设备 |
| 授权日 | 2025-02-25 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 罗昕;张乾;陈振铎;许信顺 |
| 主分类号 | G06F16/43 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于跨模态信息检索领域，提供了基于超图卷积无监督跨模态检索方法、系统、介质及设备，其技术方案为：将提取细粒度语义特征，通过多模态融合转换器进一步增强各模态的语义表示，这种深度特征提取和融合策略使我们的模型能够更全面地捕获多模态数据的互补和共生信息；提出了一种有效的融合方法来构建语义互补相似度矩阵，使不同模态实例之间的潜在语义相关性最大化，有助于克服现有方法在捕获多模态数据的综合语义信息方面的不足，增强模型对多模态内容相关性的理解和度量；引入了一种自适应超图神经网络，它通过超图卷积编码顶点之间的高阶关系和局部聚类结构来帮助学习哈希码，从而产生更具判别性的哈希码。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
